Characterizing Compound Inland Flooding Mechanisms and Risks in North America Under Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Compound inland flooding (CIF) arises from the concurrent interaction of multiple hydrometeorological drivers. In this study, we characterize key CIF events across North America, including two preconditioned events, rain‐on‐snow (ROS) and saturation excess flooding (SEF) for historical baseline conditions and global warming levels of 1.5, 2, and 4°C relative to the preindustrial level. Utilizing the high emission climate scenario (RCP8.5) from CanRCM4‐LE with 50 members, the frequency and seasonality of compound events, along with the probability of these events leading to heavy runoff, and the relative role of external forcing and internal climate variability are assessed. We convert the identified hazards into risk levels by integrating them with exposure and vulnerability components. The results suggest that as global temperatures increase, the overall role of ROS events in causing significant runoff is projected to decrease compared to individual heavy rainfall. Concurrently, the impact of SEF occurrences is projected to become more pronounced. The signal‐to‐noise ratio highlights a high‐confidence change signal for CIF events; however, uncertainty related to internal climate variability in future projections of joint probability with heavy runoff is more pronounced. These results underscore the need to consider compound mechanisms, dynamics, and risks associated with CIFs within systematic approaches to flood risk management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».